针对低信噪比环境下激光通信光斑图像中心定位不准的问题，提出了一种基于BP神经网络模型的定位算法。首先，对激光光斑图像进行预处理，并基于维纳滤波器去除环境噪声干扰；然后，利用最大类间方差法进行灰度阈值分割与光斑图像特征提取；最后，将特征元素输入神经网络模型中，通过训练降低输入量和输出量之间的误差，调整中心定位偏导数与隐含层神经元之间的权值比例，以降低算法的计算成本。仿真结果显示，本算法在低信噪比环境下仍可获取到完整的光斑图像，且光斑中心的两个轴向偏差较小，类间方差值低。
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